本发明涉及一种洪水受灾损失评估方法和仿真推演系统，属于评估分析模拟技术领域，包括构建和训练洪水推演神经网络模型；实时采集和监控水文特征信息，计算预测区域降水量；进行洪水推演；设置损失评估参数；损失评估计算。本发明综合利用卫星遥感和传感器对数据进行监控，弥补了收集信息的信息整合复杂性问题和实时性不足的问题；建立神经网络推演模型，通过深度自学习不断优化洪水推演能力，根据土地覆被数据对网络参数进行调整优化，提升损失评估准确度；并在降水量预测中采用马尔可夫链方法，缓解了冗杂的数据量，提升了推演计算的效率。